據不完全統計，截至2018年年底，全國機動車保有量超過3.27億輛，機動車駕駛人達4.09億。車多、交通擁堵已成為目前我國城市的顯著特征，雖然許多城市都在出臺各種限行限購政策，但是機動車保有量還是在不斷增加。面對這一現實，如何更好地治理城市交通擁堵成為了智能交通行業不斷思考的問題。
交通擁堵三大治理方向
交通基礎要素（車和路）的管控
對車輛的限行、限購，道路改擴建、道路渠化設計、立體交通（如高架橋、地下隧道等）建設、優化路側設施和治理路邊占道經營等。
交通秩序的管控
典型代表如“城市大腦”工程，主要治理思路是做交通疏導，利用大數據分析道路交通狀態并做交通誘導、紅綠燈信號控制等。
交通行為管控
停車場管理系統安裝表示不文明的交通行為，如機動車加塞變道、隨意停車、闖禁行，非機動車闖紅燈、逆行，行人闖紅燈等，對交通擁堵的影響很大，但因其產生原因偏人為和主觀，治理的難度大，這也是當前交通治理的重點方向。
針對交通行為管控，目前的做法有電子警察抓拍處罰、交警現場執法，還有志愿者等交通協管員進行交通勸導等。但是，在一些監控盲區、無警員值守路口，交通違法行為依然屢屢出現，比如加塞變道、非機動車闖紅燈、行人闖紅燈等。所以，AI賦能交警執法業務，治理這些痛點需求就是方向之一。
基于AI的“全電警”解決方案
安防監控公司針對路口交通行為管控，推出“全電警”解決方案，利用AI技術解決了兩個問題：全覆蓋無盲區監控、全記錄違法抓拍。
全覆蓋無盲區監控
通過多個AI相機+端計算主機聯動，對交通對象實現全域跟蹤監控，保障路口、機動車道、監控桿下方區域、非機動車道、行人斑馬線區域等各位置的無死角覆蓋。
全記錄違法抓拍
AI相機對全部交通參與對象（機動車、非動車、行人）的交通違法行為實時監控抓拍，違法抓拍時進行多目標聯動判斷，比如抓拍機動車是否禮讓行人時要考慮行人是否正在闖紅燈，做到交通違法取證充分，交通違法不漏抓拍、錯抓拍，且兼顧人性化交通執法。
宇視科技長期致力于交通違法行為治理方案的研究，融合AI技術的“天目”抓拍相機可抓拍30多種常見交通違法行為，且新型違法抓拍業務還在不斷擴展，比如夜間不開車燈抓拍等，違法證據鏈取證模式上，也在從以圖片為主模式向圖片+視頻組合模式發展，比如盲區變道抓拍。
